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Enregistrement W4296103555 · doi:10.3390/socsci11090420

Banishment through Branding: From Montréal’s Red Light District to Quartier des Spectacles

2022· article· en· W4296103555 sur OpenAlexafffundabout
Rhianne Fiolka, Zack Marshall, Anna Kramer

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesShandong Academy of SciencesMcGill University
Mots-clésExpropriationSolidaritySex workAgency (philosophy)SociologyPublic spaceAutonomyResistance (ecology)Work (physics)Political sciencePublic relationsLawEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes how the City of Montréal employed tools of urban planning—including a district plan, street redesign, rezoning, selective public consultation, expropriation, policing and surveillance—to spatially banish sex work from its historic district, using the red light symbol as a branding strategy. This coincided with a change in federal law (Bill C-36) and a policy shift to reposition sex workers as passive victims of sex trafficking. Using a case study design, this work explores the state’s refusal to recognize the agency of those engaged in embodied socio-economic exchanges and the safety and solidarity possible in public space. In interviews, sex workers described strategies of collective organizing, resistance and protest to hold the city accountable during this process of displacement. We consider how urban planning might support sex work, sex workers and economic autonomy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0100,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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